AI та Веб 3.0 безпеки: підвищення обороноздатності та виклики децентралізації.

Нещодавно стаття, яка детально досліджує двозначність штучного інтелекту в системі безпеки Веб 3.0, викликала широкий інтерес у галузі. У статті зазначається, що ШІ відзначається у виявленні загроз та аудиті смартконтрактів, що може значно підвищити безпеку блокчейн-мережі. Проте, надмірна залежність або неналежна інтеграція технології ШІ може не лише суперечити принципам децентралізації Веб 3.0, але й створити можливості для хакерів.

Стаття підкреслює, що ШІ не є панацеєю для заміни людського судження, а важливим інструментом для співпраці з людською мудрістю. ШІ потребує поєднання з людським наглядом і має застосовуватися прозоро та з можливістю аудиту для збалансування потреби в безпеці та децентралізації. Провідні компанії в галузі продовжуватимуть вести цю напрямок, щоб внести свій внесок у створення більш безпечного, прозорого та децентралізованого світу Веб 3.0.

Веб 3.0 та AI: двосічний меч, що несе як можливості, так і виклики

Основні моменти:

• AI значно підвищила безпеку Веб 3.0 завдяки реальному виявленню загроз та автоматизованому аудиту смарт-контрактів.

• Ризики включають в себе надмірну залежність від ШІ, а також можливість того, що хакери можуть використовувати ту ж технологію для атак.

• Застосування збалансованої стратегії, що поєднує штучний інтелект і нагляд людини, щоб забезпечити відповідність заходів безпеки принципам децентралізації Веб 3.0.

Технології Веб 3.0 трансформують цифровий світ, сприяючи розвитку децентралізованих фінансів, смартконтрактів та ідентифікаційних систем на основі блокчейну, проте ці досягнення також несуть складні виклики в галузі безпеки та операцій.

Протягом тривалого часу проблеми безпеки в сфері цифрових активів викликали занепокоєння. З розвитком мережевих атак, які стають все більш досконалими, ця проблема стає ще більш актуальною.

Штучний інтелект демонструє величезний потенціал у сфері кібербезпеки. Переваги алгоритмів машинного навчання та моделей глибокого навчання в розпізнаванні патернів, виявленні аномалій та прогнозуванні аналізу є критично важливими для захисту Блокчейн мереж.

Рішення на основі штучного інтелекту вже почали швидше та точніше виявляти шкідливу діяльність, ніж команди людей, підвищуючи безпеку.

Наприклад, ШІ може виявити потенційні вразливості, аналізуючи дані Блокчейн та моделі транзакцій, а також прогнозувати атаки, виявляючи ранні сигнали тривоги.

Цей активний захист має значні переваги в порівнянні з традиційними пасивними заходами реагування, які зазвичай вживаються лише після того, як вразливість вже сталася.

Крім того, аудит, що здійснюється за допомогою ШІ, стає основою безпеки протоколів Веб 3.0. Децентралізовані додатки (dApps) та смартконтракти є двома основними стовпами Веб 3.0, але вони дуже вразливі до помилок і вразливостей.

Інструменти штучного інтелекту використовуються для автоматизації процесів аудиту, перевіряючи уразливості в коді, які могли бути пропущені аудитором.

Ці системи можуть швидко сканувати складні великі кодові бази смартконтрактів та dApp, забезпечуючи запуск проєкту з більшою безпекою.

Потенційні ризики штучного інтелекту в безпеці Веб 3.0

Незважаючи на численні переваги, застосування ШІ в безпеці Веб 3.0 також має недоліки. Хоча можливості ШІ з виявлення аномалій є надзвичайно цінними, існує ризик надмірної залежності від автоматизованих систем, які не завжди можуть вловити всі тонкощі мережевих атак.

Адже продуктивність системи ШІ повністю залежить від її навчальних даних.

Якщо зловмисники зможуть маніпулювати або обманювати AI-моделі, вони можуть використовувати ці вразливості для обходу заходів безпеки. Наприклад, хакери можуть за допомогою AI здійснювати висококомплексні фішингові атаки або змінювати поведінку смартконтрактів.

Це може спричинити небезпечну "котячу гру", де хакери та команди безпеки використовують однакові передові технології, а співвідношення сил між сторонами може зазнати непередбачуваних змін.

Децентралізація Веб 3.0 також створює унікальні виклики для інтеграції ШІ в безпекову інфраструктуру. У децентралізованих мережах контроль розподілений між кількома вузлами та учасниками, що ускладнює забезпечення єдності, необхідної для ефективної роботи системи ШІ.

Веб 3.0 природно має фрагментовані риси, тоді як централізовані характеристики ШІ (які зазвичай залежать від хмарних серверів та великих наборів даних) можуть суперечити ідеї децентралізації, яку пропагує Веб 3.0.

Якщо інструменти ШІ не зможуть безперешкодно інтегруватися в децентралізовану мережу, це може послабити основні принципи Веб 3.0.

Баланс між наглядом людини та машинним навчанням

Ще одне питання, на яке варто звернути увагу, це етичний вимір штучного інтелекту в безпеці Веб 3.0. Чим більше ми покладаємось на штучний інтелект для управління кібербезпекою, тим менше людського нагляду над ключовими рішеннями. Алгоритми машинного навчання можуть виявляти вразливості, але вони можуть не мати необхідної етики або контекстуальної обізнаності при прийнятті рішень, що впливають на активи чи конфіденційність користувачів.

У контексті анонімних та незворотних фінансових транзакцій у Веб 3.0 це може викликати далекосяжні наслідки. Наприклад, якщо ШІ помилково позначить законну транзакцію як підозрілу, це може призвести до несправедливого замороження активів. Оскільки системи ШІ стають усе більш важливими для безпеки в Веб 3.0, необхідно зберігати ручний нагляд для виправлення помилок або інтерпретації невизначених ситуацій.

Шлях інтеграції ШІ та Децентралізації

Куди нам йти далі? Інтеграція AI та Децентралізація потребує балансу. AI безсумнівно може значно підвищити безпеку Веб 3.0, але його застосування повинно поєднуватися з людською експертизою.

Основна увага повинна бути зосереджена на розробці AI-систем, які підвищують безпеку та поважають принципи децентралізації. Наприклад, рішення на основі Блокчейн можуть бути побудовані за допомогою децентралізованих вузлів, щоб забезпечити відсутність єдиної сторони, яка могла б контролювати або маніпулювати протоколами безпеки.

Це забезпечить цілісність Веб 3.0, водночас використовуючи переваги штучного інтелекту в детекції аномалій та запобіганні загрозам.

Крім того, постійна прозорість AI-системи та відкритий аудит мають вирішальне значення. Відкриваючи процеси розробки для більш широкої спільноти Веб 3.0, розробники можуть забезпечити відповідність заходів безпеки AI і запобігти їхному зловмисному спотворенню.

Інтеграція ШІ в сфері безпеки вимагає багатосторонньої співпраці------розробники, користувачі та експерти з безпеки повинні спільно будувати довіру та забезпечувати підзвітність.

ШІ: потужний інструмент, а не панацея

Роль ШІ в безпеці Веб 3.0 безсумнівно сповнена перспектив та потенціалу. Від детектування загроз у реальному часі до автоматизованого аудиту, ШІ може вдосконалити екосистему Веб 3.0, надаючи потужні рішення з безпеки. Однак це не без ризиків.

Надмірна залежність від ШІ та потенційне зловживання вимагають від нас обережності.

Врешті-решт, ШІ не слід вважати універсальною панацеєю, а слід розглядати як потужний інструмент, який співпрацює з людською мудрістю, щоб спільно зберегти майбутнє Веб 3.0.